퍼셉트론 ( Perceptron )

1. 퍼셉트론

초기 형태 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘.

퍼셉트론

x는 입력값, W는 가중치, y는 출력 값, b는 편향

 

2. 단층 퍼셉트론

값을 보내는 단계와 값을 받아서 출력하는 두 개의 단계로만 이루어져 있다.

좌) 입력층 우) 출력층

1) AND 게이트

두 개의 입력값이 모두 1인 경우에만 출력값이 1이 나오는 구조

2) NAND 게이트

두 개의 입력값이 1인 경우에만 출력값이출력 값이 0, 나머지 입력값의 쌍은 출력 값이 1이 나오는 구조

3) OR 게이트

두 개의 입력이 모두 0인 경우 출력값이 0, 나머지 경우에는 모두 출력 값이 1이 나오는 구조

4) XOR 게이트

입력 값 두개가 서로 다른 값을 가지고 있을 때만 출력 값이 1, 입력값이 서로 같으면 출력 값이 0

단층 퍼셉트론으로는 구현이 불가능한 구조.

직선 하나로 두 영역을 나눌 수 있는 문제만 구현이 가능하기 때문.

 

3. 다층 퍼셉트론

입력층과 출력층 사이에 은닉층이 존재하는 구조.

좌) 입력층 중) 은닉층 우) 출력층

심층 신경망 ( Deep Neural Network, DNN ) : 은닉층이 2개 이상으로 이루어진 신경망

딥러닝 : 인공 신경망이 심층 신경망일 경우 심층 신경망을 학습시키는 것.